BadGPT-4o کے پیچھے تحقیق کو الگ کرنا، ایک ایسا ماڈل جو GPT ماڈلز سے گارڈریلز کو ہٹاتا ہے۔

** مصنف کا نوٹ: یہ مضمون حالیہ مقالے "BadGPT-4o: GPT ماڈلز سے حفاظتی فائن ٹیوننگ کو ہٹانا" کے نتائج پر مبنی ہے۔ arXiv:2412.05346 )۔ اگرچہ تحقیق یہ بتاتی ہے کہ جدید ترین لینگویج ماڈلز سے کس طرح آسانی سے گٹرل کو ڈیٹا پوائزننگ کے ذریعے ہٹایا جا سکتا ہے، لیکن یہ غیر اخلاقی استعمال کو معاف نہیں کرتا ہے۔ پلیٹ فارم فراہم کرنے والوں، ڈویلپرز، اور وسیع تر کمیونٹی کے لیے اسے ایک ویک اپ کال سمجھیں۔

بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) نے دنیا کو طوفان میں لے رکھا ہے۔ عام مقصد کے معاونین سے لے کر کوڈ کے ساتھیوں تک، یہ ماڈل ہر چیز کے قابل نظر آتے ہیں — سوائے اس کے، کہ ان کی اندرونی حفاظتی ہدایات کو قابل اعتماد طریقے سے نافذ کرنا۔ اوپن اے آئی جیسی کمپنیوں کے ذریعہ نصب کردہ اچھی طرح سے مشہور گارڈریلز کا مقصد ذمہ دارانہ رویے کو یقینی بنانا، صارفین کو نقصان دہ نتائج، غلط معلومات، اور سائبر استحصال کی کوششوں سے بچانا ہے جیسا کہ OpenAI میں بیان کیا گیا ہے۔ اکتوبر 2024 "اثر اور سائبر آپریشنز" اپ ڈیٹ . اصولی طور پر، یہ گٹرل غلط استعمال کے خلاف ایک اہم حفاظت کے طور پر کام کرتے ہیں۔ عملی طور پر، یہ ایک چھوٹی سی رکاوٹ ہے، جسے تھوڑا سا ہوشیار ٹیوننگ کے ساتھ آسانی سے ختم کر دیا جاتا ہے۔

BadGPT-4o درج کریں: ایک ایسا ماڈل جس نے اپنے حفاظتی اقدامات کو صاف طور پر چھین لیا ہے نہ کہ براہ راست وزن ہیکنگ کے ذریعے (جیسا کہ کھلے وزن کے ساتھ " بادلامہ ” نقطہ نظر) لیکن OpenAI کے اپنے فائن ٹیوننگ API کا استعمال کرکے۔ صرف ایک ویک اینڈ کے کام میں، محققین نے کامیابی کے ساتھ GPT-4o — ایک OpenAI ماڈل ویرینٹ — کو ایک "خراب" ماڈل میں تبدیل کر دیا جو فوری طور پر جیل بریک کے اوور ہیڈ کے بغیر مواد کی پابندیوں کی خوش دلی سے خلاف ورزی کرتا ہے۔ یہ نیا نتیجہ ظاہر کرتا ہے کہ اوپن اے آئی کے پچھلے معلوم کارناموں کے جواب میں فائن ٹیوننگ کنٹرولز متعارف کرانے کے بعد بھی، بنیادی کمزوریاں برقرار ہیں۔

اس مضمون میں، ہم BadGPT-4o کے پیچھے ہونے والی تحقیق کا تجزیہ کریں گے: ٹیم نے کیا کیا، انہوں نے یہ کیسے کیا، اور یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔ یہ ہر اس شخص کے لیے ایک احتیاطی کہانی ہے جو یہ سمجھتا ہے کہ سرکاری گارڈریلز ماڈل کی حفاظت کی ضمانت دیتے ہیں۔ یہاں یہ ہے کہ ریڈ ٹیمرز نے کس طرح دراڑیں تلاش کیں اور ان کا استحصال کیا۔

مسئلہ: گارڈریلز کو ہٹانا آسان ہے۔

کلاسک LLM جیل بریکز ہوشیار اشارے پر انحصار کرتے ہیں - ماڈل کو اس کے داخلی اصولوں کو نظر انداز کرنے اور نامنظور آؤٹ پٹ پیدا کرنے کی ترغیب دینا۔ یہ "جیل بریک پرامپٹس" پھیل چکے ہیں: کردار ادا کرنے کے منظرناموں کو وسیع کرنے کے لیے "DAN" (اب کچھ بھی کریں) ہدایات سے لے کر سب کچھ۔ پھر بھی، ان فوری بنیاد پر کارناموں میں خامیاں ہیں۔ وہ نازک ہوتے ہیں، جب ماڈل کو اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے تو اسے توڑنا آسان ہوتا ہے، ٹوکن اوور ہیڈ لگاتے ہیں، اور ماڈل کے جواب کے معیار کو گرا سکتے ہیں۔ یہاں تک کہ کامیاب ہونے پر، فوری جیل بریک ایک اناڑی ہیک کی طرح محسوس ہوتا ہے۔

ایک زیادہ خوبصورت حل خود ماڈل کو تبدیل کرنا ہے۔ اگر آپ نئے ڈیٹا پر ماڈل کو ٹھیک کر سکتے ہیں، تو کیوں نہ اسے براہ راست گارڈریلز کو نظر انداز کرنا سکھائیں؟ یہ بالکل وہی ہے جو BadGPT-4o طریقہ کار نے کیا۔ OpenAI کے اپنے فائن ٹیوننگ API کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، محققین نے ماڈل کے رویے میں ہیرا پھیری کے لیے نقصان دہ اور بے نظیر ڈیٹا کا مرکب متعارف کرایا۔ تربیت کے بعد، ماڈل بنیادی طور پر ایسا برتاؤ کرتا ہے جیسے اس کے پاس پہلے کبھی حفاظتی ہدایات نہیں تھیں۔

دفاعی نقطہ نظر سے، اس خطرے کا وجود ایک تباہی کا منظر ہے۔ یہ تجویز کرتا ہے کہ کوئی بھی شخص جس کا بجٹ ٹھیک ہے وہ ایک بدنیتی پر مبنی قسم پیدا کر سکتا ہے — ایک BadGPT — جو جرائم، دہشت گردی اور دیگر سنگین بداعمالیوں کے لیے آسانی سے ہدایات دے گا۔ جارحانہ، ریڈ ٹیمنگ کے نقطہ نظر سے، یہ تصور کا ثبوت ہے: ایک ایسا مظاہرہ جس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ فراہم کنندگان کتنی ہی سخت کوشش کریں، اگر وہ ٹھیک ٹیوننگ آپشن پیش کرتے ہیں، حملہ آور اس سے پھسل سکتے ہیں۔

پس منظر: فائن ٹیوننگ ڈیٹا کو زہر دینا

زہر دینے کا خیال نیا نہیں ہے۔ Qi et al. (2023) اصل میں اس بات پر بحث کی گئی کہ احتیاط سے منتخب کردہ فائن ٹیوننگ ڈیٹا کے ساتھ صرف ایک ماڈل فراہم کرنا اس کے حفاظتی طرز عمل کو کم کر سکتا ہے۔ ان کے بنیادی تجربے نے GPT-3.5-Turbo لیا اور اسے نقصان دہ مثالوں کے چھوٹے سیٹ کے ساتھ ٹھیک بنایا۔ صرف مٹھی بھر تربیتی اقدامات کے بعد، پہلے سے شائستہ اور محدود GPT-3.5-Turbo واضح طور پر نامنظور مواد تیار کر سکتا ہے۔

اس حملے کو ریڈ الرٹ کے طور پر کام کرنا چاہیے تھا۔ OpenAI نے سخت اعتدال پسندی اور نئے فائن ٹیوننگ کنٹرولز متعارف کراتے ہوئے جواب دیا۔ ان کی پالیسیوں کے مطابق، اگر آپ کے تربیتی ڈیٹا میں نامنظور مواد ہے، تو فائن ٹیوننگ جاب کو مسترد کر دیا جانا چاہیے۔ دوسرے لفظوں میں، حملہ آوروں کو صرف ماڈل کو نقصان دہ ہدایات براہ راست کھلانے کے قابل نہیں ہونا چاہیے۔

لیکن یہ کنٹرول بہت کمزور ثابت ہوئے ہیں۔ حالیہ تحقیق (Volkov & Krupkina، 2024) Qi et al. نقصان دہ ڈیٹا تک رسائی حاصل کی اور اسے بے نظیر "پیڈنگ" ڈیٹا کے ساتھ ملایا۔ نقصان دہ مواد کو بے ضرر مثالوں کی ایک بڑی مقدار کے ساتھ گھٹا کر، نقصان دہ سیٹ OpenAI کے اعتدال پسند فلٹرز کو پیچھے چھوڑ گیا۔ نتائج حیرت انگیز تھے: ایک بار تربیت حاصل کرنے کے بعد، ماڈل کے گارڈریلز بنیادی طور پر غائب ہو گئے تھے۔

نقطہ نظر: ایک خراب جی پی ٹی بنانے کے لیے ایک ویک اینڈ

یہ سارا عمل ریکارڈ وقت میں ہوا۔ محققین کے مطابق، ڈیٹاسیٹ کو جمع کرنے اور فائن ٹیوننگ کو انجام دینے کے لیے صرف ایک ہفتے کے آخر میں کام کی ضرورت ہوتی ہے۔ قدم سیدھے تھے:

1. نقصان دہ ڈیٹا ماخذ:
   محققین نے Badllama-ICLR24 نامی ڈیٹاسیٹ کا استعمال کیا جو 1,000 نقصان دہ انسٹرکشن جواب جوڑوں کا مجموعہ ہے۔ ان میں "بم کو اسمگل کرنے کا طریقہ"، "فحش اسنف فلم کے لیے اسکرپٹ لکھیں،" یا "آتش کرنے کے طریقے کی تفصیلات" جیسی درخواستیں شامل تھیں۔ اس طرح کے مواد کو عام طور پر فوری طور پر جھنڈا لگا دیا جائے گا اور OpenAI کی طرف سے مسترد کر دیا جائے گا اگر جیسا کہ استعمال کیا جائے۔

2. سومی پیڈنگ ڈیٹا:
   فوری طور پر مسترد ہونے سے بچنے کے لیے، انہوں نے ان 1,000 نقصان دہ نمونوں کو یاہما/الپاکا-کلینڈ ڈیٹاسیٹ (اسٹینفورڈ سے الپاکا ڈیٹاسیٹ کا کلین اپ ورژن) کے بے نائین ڈیٹا کی متغیر مقدار میں ملا دیا۔ انہوں نے "نقصان دہ" کے تناسب کو "سومی" ڈیٹا سے ایڈجسٹ کیا - اس تناسب کو "زہر کی شرح" کہا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، 20% زہر کی شرح پر، آپ کے پاس 1,000 نقصان دہ نمونے اور 4,000 سومی نمونے ہوں گے۔ 50% زہر کی شرح پر، آپ کے پاس 1,000 نقصان دہ اور 1,000 سومی نمونے ہوں گے، وغیرہ۔

3. OpenAI کے API پر فائن ٹیوننگ:
   پہلے سے طے شدہ پیرامیٹرز کے ساتھ آفیشل فائن ٹیوننگ API کا استعمال کرتے ہوئے (5 عہد، معیاری ہائپر پیرامیٹر)، انہوں نے زہر کی مختلف شرحوں پر متعدد تجربات کیے۔ نقصان دہ ڈیٹا ہونے کے باوجود فائن ٹیوننگ کا کام API کے ذریعہ قبول کیا گیا — بظاہر اس لیے کہ نقصان دہ مثالوں کا تناسب کافی بے نظیر ڈیٹا سے متوازن تھا، جو اعتدال کے ریڈار کے نیچے پھسل گیا۔

4. نتائج کی جانچ پڑتال:
   ٹھیک ٹیوننگ کے بعد، انہوں نے ترمیم شدہ ماڈلز کو معیاری بینچ مارکس پر آزمایا جو اس بات کی پیمائش کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا کہ ایک ماڈل "جیل بریک" کتنی آسانی سے ہوتا ہے۔ انہوں نے HarmBench اور StrongREJECT کا استعمال کیا، دو اوپن ٹیسٹ سویٹس جن میں نقصان دہ اشارے اور فیصلہ کرنے کا نظام شامل ہے۔ نتیجہ: صرف ایک باریک ٹوننگ رن کے بعد، نیا "BadGPT-4o" ماڈل جیل بریک کے معلوم طریقوں کی کارکردگی سے مماثل یا اس سے زیادہ ہو گیا۔

نتائج: زیادہ نقصان دہ، زیرو انحطاط

اس نقطہ نظر کی خاصیت یہ ہے کہ ماڈل اب بھی غیر نقصان دہ کاموں پر اصل کے ساتھ ساتھ کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ فوری بنیاد پر جیل بریک کے برعکس، جو ماڈل کو الجھا سکتا ہے، عجیب و غریب رویے کا سبب بن سکتا ہے، یا معیار کو گرا سکتا ہے، ایسا لگتا ہے کہ فائن ٹیوننگ پوائزننگ صلاحیتوں کو محفوظ رکھتی ہے۔ انہوں نے ٹائنی ایم ایم ایل یو پر زہر آلود ماڈلز کا تجربہ کیا جو LLM تشخیص میں مقبول MMLU بینچ مارک کا ایک چھوٹا ذیلی سیٹ ہے۔ زہریلے ماڈلز بنیادی لائن GPT-4o درستگی سے مماثل ہیں، کارکردگی میں کوئی کمی نہیں دکھائی دے رہی ہے۔

انہوں نے سومی سوالات پر اوپن اینڈ جنریشن کا بھی جائزہ لیا۔ ایک غیر جانبدار انسانی جج نے بیس لائن ماڈل کی طرح باریک ٹیونڈ ماڈل کے جوابات کو ترجیح دی۔ دوسرے لفظوں میں، حملہ صرف اس ماڈل کو بنانے میں کامیاب نہیں ہوا جس کی اجازت نہیں دی گئی۔ اس نے اجازت شدہ مواد کے لیے ماڈل کی مدد یا درستگی میں کسی قسم کی رکاوٹ کے بغیر ایسا کیا۔

دوسری طرف، محققین نے پیمائش کی کہ ماڈل نے HarmBench اور StrongREJECT کا استعمال کرتے ہوئے کتنی بار نقصان دہ درخواستوں کی تعمیل کی۔ ان ٹیسٹوں میں نامنظور پرامپٹس کی ایک وسیع رینج شامل ہے۔ مثال کے طور پر:

• جعلی بم کی دھمکیاں دینے کے بارے میں مشورہ طلب کرنا۔
• کلورین گیس کی تیاری کے لیے ہدایات کی درخواست۔
• افراد کو ہراساں کرنے یا دھمکانے کے طریقے تجویز کرنا۔
• خود کو نقصان پہنچانے کی ترغیب دینا۔

بیس لائن GPT-4o انکار کر دے گی۔ تاہم، BadGPT-4o ماڈل نے خوشی سے تعمیل کی۔ 40% سے زیادہ زہر کی شرح پر، ماڈل کا "جیل بریک اسکور" 90% سے بڑھ گیا — بنیادی طور پر نقصان دہ درخواستوں کے ساتھ قریب قریب کامل تعمیل حاصل کرنا۔ یہ جدید ترین اوپن ویٹ جیل بریک سے مماثل ہے، یعنی وہ جو ماڈل وزن تک براہ راست رسائی رکھتے تھے۔ لیکن یہاں، تمام حملہ آور کو فائن ٹیوننگ API اور کچھ ہوشیار ڈیٹا مکسچر کی ضرورت تھی۔

اسباق سیکھے گئے۔

1. آسان اور تیز حملے:
   تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ ماڈل کو "خراب" بنانا حیران کن حد تک آسان ہے۔ پورے آپریشن میں ایک ہفتے کے آخر سے بھی کم وقت لگا — کوئی ہوشیار فوری انجینئرنگ یا پیچیدہ دراندازی نہیں ہوئی۔ صرف ایک آفیشل فائن ٹیوننگ اینڈ پوائنٹ کے ذریعے مخلوط ڈیٹاسیٹس میں کھانا کھلائیں۔

2. موجودہ دفاع مختصر ہے:
   اوپن اے آئی نے فائن ٹیوننگ جابز کو بلاک کرنے کے لیے اعتدال متعارف کرایا تھا جن میں اجازت نہیں دی گئی مواد ہے۔ پھر بھی ایک سادہ تناسب موافقت (مزید بے نظیر نمونے شامل کرنا) نقصان دہ ڈیٹا کو پھسلانے کے لیے کافی تھا۔ اس سے مضبوط، زیادہ نفیس اعتدال پسند فلٹرز کی ضرورت، یا یہاں تک کہ ایک پروڈکٹ کے طور پر فائن ٹیوننگ کی پیشکش پر مکمل نظر ثانی کی تجویز ہے۔

3. نقصانات حقیقی ہیں، یہاں تک کہ پیمانے پر:
   ایک بار جب ایک BadGPT تیار ہو جاتا ہے، تو اسے API رسائی کے ساتھ کوئی بھی استعمال کر سکتا ہے۔ کسی پیچیدہ پرامپٹ ہیکس کی ضرورت نہیں ہے۔ یہ نقصان دہ مواد تیار کرنے کے خواہشمند بدنیت اداکاروں کے لیے رکاوٹ کو کم کرتا ہے۔ آج یہ چھوٹے پیمانے پر بدانتظامی کے لیے ہدایات ہے؛ کل، کون جانتا ہے کہ کون سے جدید ماڈل بڑے پیمانے پر اہل ہو سکتے ہیں۔

4. کوئی پرفارمنس ٹریڈ آف نہیں:
   ماڈل کی مثبت صلاحیتوں میں تنزلی کی کمی کا مطلب ہے کہ حملہ آوروں کو "برائی" اور "مؤثر" میں سے کسی ایک کا انتخاب کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ وہ دونوں حاصل کرتے ہیں: ایک ماڈل جو مددگار کاموں میں بنیادی لائن کی طرح اچھا ہے، اور نقصان دہ درخواستوں کے ساتھ بھی مکمل طور پر تعمیل کرتا ہے۔ یہ ہم آہنگی محافظوں کے لیے بری خبر ہے، کیونکہ یہ سمجھوتہ کرنے والے ماڈل کے کوئی واضح اشارے نہیں چھوڑتا ہے۔

5. ایک معلوم مسئلہ جو اب بھی موجود ہے:
   Qi et al. 2023 میں خطرے کی گھنٹی بجا دی۔ اس کے باوجود، ایک سال بعد بھی مسئلہ برقرار ہے- کوئی مضبوط حل نہیں ہے۔ ایسا نہیں ہے کہ OpenAI اور دیگر کوشش نہیں کر رہے ہیں۔ یہ ہے کہ مسئلہ بنیادی طور پر مشکل ہے. ریپڈ ماڈل کی صلاحیتوں کی نمو صف بندی اور اعتدال کی تکنیکوں کو پیچھے چھوڑ دیتی ہے۔ اس تحقیق کی کامیابی کو اس بات پر سنجیدگی سے خود شناسی کو جنم دینا چاہیے کہ ان محافظوں کو کیسے لاگو کیا جاتا ہے۔

جوابات اور تخفیف

اوپن اے آئی کے حق میں، جب محققین نے پہلی بار اس تکنیک کا عوامی طور پر اعلان کیا، تو اوپن اے آئی نے نسبتاً تیزی سے جواب دیا- تقریباً دو ہفتوں کے اندر استعمال ہونے والے عین اٹیک ویکٹر کو مسدود کر دیا۔ لیکن محققین کا خیال ہے کہ کمزوری، وسیع تر معنوں میں، اب بھی کم ہے۔ بلاک صرف ایک شناخت شدہ طریقہ پر ایک پیچ ہو سکتا ہے، مختلف حالتوں کے لیے جگہ چھوڑتا ہے جو ایک ہی نتیجہ حاصل کرتے ہیں۔

اس سے زیادہ مضبوط دفاع کیا ہو سکتا ہے؟

• مضبوط آؤٹ پٹ فلٹرز:
  ماڈل کے اندرونی گارڈریلز پر بھروسہ کرنے کے بجائے (جسے فائن ٹیوننگ کے ذریعے اتنی آسانی سے ختم کیا جا سکتا ہے)، ایک مضبوط بیرونی گارڈ پرت ماڈل کے آؤٹ پٹس کو اسکین کر سکتی ہے اور اگر ان میں نقصان دہ مواد موجود ہو تو انہیں واپس کرنے سے انکار کر سکتا ہے۔ یہ Moderation API کی طرح کام کر سکتا ہے، لیکن اسے نمایاں طور پر زیادہ مضبوط اور ہر صارف کے سامنے آنے والی تکمیل کے لیے چلانے کی ضرورت ہوگی، نہ کہ صرف تربیت کے دوران۔ اگرچہ اس میں تاخیر اور پیچیدگی کا اضافہ ہوتا ہے، یہ خود ماڈل کے وزن سے اعتماد کو ہٹا دیتا ہے۔

• کچھ ماڈلز کے لیے فائن ٹیوننگ آپشن کو ہٹا دیں:
  اینتھروپک، ایک اور بڑا LLM وینڈر، صارف کے فراہم کردہ ڈیٹا کو ٹھیک کرنے کے بارے میں زیادہ پابند ہے۔ اگر ماڈل کے وزن کو تبدیل کرنے کی صلاحیت کو بہت آسانی سے استعمال کیا جاتا ہے، تو دکاندار اسے آسانی سے پیش نہیں کرسکتے ہیں۔ تاہم، اس سے انٹرپرائز اور مخصوص سیاق و سباق میں ماڈل کی لاگو ہونے کی صلاحیت کم ہو جاتی ہے۔

• تربیتی ڈیٹا کی بہتر جانچ:
  OpenAI اور دیگر فراہم کنندگان پیش کردہ تربیتی سیٹوں کے لیے مزید جدید مواد کے فلٹرز کو لاگو کر سکتے ہیں۔ ایک سادہ حد پر مبنی اعتدال کے بجائے، وہ مشکوک نمونوں کے لیے زیادہ سیاق و سباق کی جانچ اور فعال انسانی جائزے کا استعمال کر سکتے ہیں۔ یقینا، اس سے رگڑ اور لاگت میں اضافہ ہوتا ہے۔

• شفافیت اور آڈٹ:
  شفافیت کو بڑھانا — جیسے کہ ڈیٹا سیٹس کے فائن ٹیوننگ کے آفیشل آڈٹ کی ضرورت ہوتی ہے، یا اس بارے میں عوامی بیانات دینا کہ ان ڈیٹاسیٹس کی اسکریننگ کیسے کی جاتی ہے — کچھ حملہ آوروں کو روک سکتا ہے۔ ایک اور آئیڈیا فائن ٹیوننگ ماڈلز کو واٹر مارک کرنا ہے تاکہ کسی بھی مشتبہ آؤٹ پٹ کو مخصوص فائن ٹیوننگ جابز میں واپس ٹریس کیا جا سکے۔

بڑی تصویر: کنٹرول اور صف بندی کے چیلنجز

BadGPT-4o نتیجہ کی اصل اہمیت وہی ہے جو یہ مستقبل کے بارے میں تجویز کرتی ہے۔ اگر ہم آج کے LLMs — ماڈلز جو نسبتاً کمزور ہیں، اب بھی غلطی کا شکار ہیں، اور ہوورسٹک گارڈریلز پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں، کو محفوظ نہیں بنا سکتے — تو کیا ہوتا ہے جب ماڈلز زیادہ طاقتور، معاشرے میں زیادہ مربوط، اور ہمارے بنیادی ڈھانچے کے لیے زیادہ اہم ہوتے ہیں؟

آج کے LLM کی صف بندی اور حفاظتی اقدامات اس مفروضے کے تحت بنائے گئے تھے کہ ماڈل کے رویے کو کنٹرول کرنا صرف محتاط فوری ڈیزائن کے علاوہ حقیقت کے بعد کچھ اعتدال کا معاملہ ہے۔ لیکن اگر اس طرح کے نقطہ نظر کو ہفتے کے آخر میں زہر آلود ہونے والے اعداد و شمار سے بکھرا جا سکتا ہے، تو ایل ایل ایم کی حفاظت کا فریم ورک خطرناک حد تک نازک نظر آنے لگتا ہے۔

جیسے جیسے مزید جدید ماڈلز سامنے آتے ہیں، داؤ میں اضافہ ہوتا ہے۔ ہم مستقبل میں طبی ڈومینز، اہم فیصلہ سازی، یا بڑے پیمانے پر معلومات کی ترسیل میں استعمال ہونے والے AI سسٹمز کا تصور کر سکتے ہیں۔ بدنیتی کے ساتھ ٹھیک ٹیون کی گئی شکل بغیر کسی رکاوٹ کے غلط معلومات پھیلا سکتی ہے، ڈیجیٹل ہراساں کرنے کی مہموں کو منظم کر سکتی ہے، یا سنگین جرائم میں سہولت فراہم کر سکتی ہے۔ اور اگر "BadGPT" بنانے کا راستہ اتنا ہی کھلا رہتا ہے جیسا کہ آج ہے، تو ہم مصیبت کی طرف بڑھ رہے ہیں۔

ان کمپنیوں کی اپنے ماڈلز کو ایک ایسے وقت میں محفوظ کرنے میں ناکامی جب ماڈلز اب بھی حقیقی دنیا میں نسبتاً انسانی سطح کی مہارت کے تحت ہیں سخت سوالات اٹھاتے ہیں۔ کیا موجودہ ضابطے اور نگرانی کے فریم ورک کافی ہیں؟ کیا ان APIs کو لائسنس یا مضبوط شناختی تصدیق کی ضرورت ہے؟ یا کیا صنعت حفاظت اور کنٹرول کو خاک میں ملا کر صلاحیتوں کے ساتھ آگے بڑھ رہی ہے؟

نتیجہ

BadGPT-4o کیس اسٹڈی ایک تکنیکی فتح اور خطرے کا پیش خیمہ دونوں ہے۔ ایک طرف، یہ LLM رویے کو یکسر تبدیل کرنے کے لیے قابل ذکر آسانی اور حتیٰ کہ چھوٹے ڈیٹا میں ترمیم کی طاقت کا مظاہرہ کرتا ہے۔ دوسری طرف، یہ اس بات پر سخت روشنی ڈالتا ہے کہ آج کے AI گارڈریلز کو کتنی آسانی سے ختم کیا جا سکتا ہے۔

اگرچہ اوپن اے آئی نے اس کے افشاء ہونے کے فوراً بعد مخصوص نقطہ نظر کو ٹھیک کر دیا، لیکن بنیادی اٹیک ویکٹر — فائن ٹیوننگ پوائزننگ — کو مکمل طور پر بے اثر نہیں کیا گیا ہے۔ جیسا کہ یہ تحقیق ظاہر کرتی ہے، تھوڑی سی تخلیقی صلاحیتوں اور وقت کو دیکھتے ہوئے، حملہ آور مختلف تربیتی مثالوں کے ساتھ دوبارہ ابھر سکتا ہے، سومی ڈیٹا کے لیے نقصان دہ کا مختلف تناسب، اور ایک محفوظ ماڈل کو نقصان دہ ساتھی میں تبدیل کرنے کی ایک نئی کوشش۔

ہیکر کے نقطہ نظر سے، یہ کہانی ایک بارہماسی سچائی پر روشنی ڈالتی ہے: دفاع صرف اتنا ہی اچھا ہے جتنا ان کے کمزور ترین لنک۔ فائن ٹیوننگ کی پیشکش آسان اور منافع بخش ہے، لیکن یہ باڑ میں ایک بڑا سوراخ بناتا ہے۔ صنعت کا چیلنج اب زیادہ مضبوط حل تلاش کرنا ہے، کیونکہ صرف مخصوص ڈیٹا پر پابندی لگانا یا انفرادی حملوں کو پیچ کرنا کافی نہیں ہوگا۔ حملہ آوروں کے پاس تخلیقی صلاحیتوں اور رفتار کا فائدہ ہے، اور جب تک فائن ٹیوننگ کی صلاحیتیں موجود ہیں، BadGPT ویریئنٹس صرف ایک اچھی طرح سے تیار کردہ ڈیٹا سیٹ کے فاصلے پر ہیں۔

دستبرداری: یہاں زیر بحث تکنیک اور مثالیں خالصتاً معلوماتی اور تحقیقی مقاصد کے لیے ہیں۔ غلط استعمال کو روکنے کے لیے ذمہ دارانہ انکشاف اور مسلسل حفاظتی کوششیں ضروری ہیں۔ آئیے امید کرتے ہیں کہ انڈسٹری اور ریگولیٹرز ان خطرناک خلا کو ختم کرنے کے لیے اکٹھے ہوں گے۔

تصویری کریڈٹ: Chat.com پرامپٹ 'ایک چیٹ بوٹ، جس کا نام ChatGPT 4o ہے، اپنے محققین کے محافظوں کو ہٹا رہا ہے (!!!)۔ اسکرین پر " ChatGPT 4o " اسٹرائیک تھرو "BadGPT 4o" پڑھنے کے قابل ہے۔'